服务器虚拟环境使用指南

虚拟环境使用原则:
- 第一部分：创建只属于自己的虚拟环境(本教程的以momo用户为例)
- - 第一步：打开 Terminal
  - 第二步：激活conda
  - 第三步：创建只属于自己的虚拟环境
  - 第四步：激活自己刚刚创建的虚拟环境
  - 第五步：在只属于自己的环境下配置需要的软件包（本教程以tensorflow-gpu最新测试版为例）
  - 第六步：如果需要可以配置Pytorch环境
  - 第七步：如何退出当前虚拟环境
  - 第八步：服务器不使用时记得退出账户
- 第二部分：如何指定固定的GPU运行代码

此篇使用指南默认大家已经安装好了Anaconda，CUDA，GPU驱动

虚拟环境使用原则:

任用户禁止在已有的虚拟环境下安装软件包
任用户禁止在已有的虚拟环境下安装软件包
任用户禁止在已有的虚拟环境下安装软件包

第一部分：创建只属于自己的虚拟环境(本教程的以momo用户为例)

第一步：打开 Terminal

第二步：激活conda

source activate

这里的(base)是公用环境，不是自己的虚拟环境，不可以在此环境下安装东西

第三步：创建只属于自己的虚拟环境

这里的momo是环境的名字，使用者所起的环境名字要包含自己的用户名信息，例如：
所起环境名字一定要以自己的用户名作为前缀

这样命名方便管理，不按规则命名的环境将定时清理。

conda create -n momo_tensorflow python=3.8

第四步：激活自己刚刚创建的虚拟环境

conda activate momo_tensorflow

看到自己的命令行前面由（base）变为了（momo_tensorflow）则说明自己创建的虚拟环境激活成功。

第五步：在只属于自己的环境下配置需要的软件包（本教程以tensorflow-gpu最新测试版为例）

本服务器已安装3090显卡驱动和cuda，不需要使用者自己配置，同时也禁止使用者自己配置其它版本的cuda和3090显卡驱动

pip install tf-nightly-gpu -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

第六步：如果需要可以配置Pytorch环境

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

第七步：如何退出当前虚拟环境

conda deactivate

执行一次上面的代码，退回到了(base)环境，再执行一次到了系统默认环境

第八步：服务器不使用时记得退出账户

服务器资源有限，所以不使用的时候尽可能退出账户

第二部分：如何指定固定的GPU运行代码

在python文件中加入下面的代码，该代码加在import之后，你的代码之前。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

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第四步：激活自己刚刚创建的虚拟环境

第五步：在只属于自己的环境下配置需要的软件包（本教程以tensorflow-gpu最新测试版为例）

第六步：如果需要可以配置Pytorch环境

第七步：如何退出当前虚拟环境

第八步：服务器不使用时记得退出账户

第二部分：如何指定固定的GPU运行代码

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